
Instructor Introduction
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커넥트재단
커넥트재단은 '커넥트 번역 서포터즈'와 함께 deeplearning.ai 강의를 번역하여 제공합니다. 모든 강의의 저작권은 deeplearning.ai에게 있습니다
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Andrew Ng
Andrew Ng 교수는 현재 Coursera 의 Co-founder 겸 Stanford University 에서 겸임교수를 하고 있습니다. 이전에는 Google Brain을 공동 설립하고 이끌었으며 Baidu 의 전 부사장 겸 수석 과학자였습니다.
Lecture plan
강의목록
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머신러닝 어플리케이션 설정하기
- Train/Dev/Test 세트
- 편향/분산
- 머신러닝을 위한 기본 레시피
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신경망 네트워크의 정규화
- 정규화
- 왜 정규화는 과대적합을 줄일 수 있을까요?
- 드롭아웃 정규화
- 드롭아웃의 이해
- 다른 정규화 방법들
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최적화 문제 설정
- 입력값의 정규화
- 경사소실/경사폭발
- 심층 신경망의 가중치 초기화
- 기울기의 수치 근사
- 경사 검사
- 경사 검사 시 주의할 점
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최적화 알고리즘
- 미니 배치 경사하강법
- 미니 배치 경사하강법 이해하기
- 지수 가중 이동 평균
- 지수 가중 이동 평균 이해하기
- 지수 가중 이동 평균의 편향보정
- Momentum 최적화 알고리즘
- RMSProp 최적화 알고리즘
- Adam 최적화 알고리즘
- 학습률 감쇠
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하이퍼파라미터 튜닝
- 튜닝 프로세스
- 적절한 척도 선택하기
- 하이퍼파라미터 튜닝 실전
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Batch Normalization
- 배치 정규화
- 배치 정규화 적용시키기
- 배치 정규화가 잘 작동하는 이유는 무엇일까요?
- 테스트시의 배치 정규화
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다중 클래스 분류
- Softmax Regression
- Softmax 분류기 훈련시키기
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프로그래밍 프레임워크 소개
- 지역 최적값 문제
- Tensorflow
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다음 코스 안내
- 다음 코스: 머신러닝 프로젝트 구조화하기
Additional Info
번역 및 내용 감수 총괄: 박해선(텐서플로우 블로그)
번역: 임도연, 김종인, 이창윤, 박준희, 홍재이, 한동훈, 조하늘, 박정빈 (커넥트번역서포터즈)
퍼블리싱: 장지수(커넥트재단)